[发明专利]一种基于查找表计算的双层同或二值神经网络压缩方法有效
| 申请号： | 201910178528.0 | 申请日： | 2019-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN109993279B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 张萌;李建军;李国庆;沈旭照;曹晗翔;刘雪梅;陈子洋 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/063 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 214028 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于查找表计算的双层同或二值神经网络压缩方法，所述压缩方法由双层卷积结构完成，其算法包括以下步骤：首先，将输入特征图经过非线性激活、批归一化和二值激活后，分组进行不同卷积核尺寸的第一层卷积操作得到第一层输出结果；然后，对第一层输出结果采用1×1大小的第二层卷积操作得到输出特征图。在硬件实现上，对改进的双层卷积使用双层并行计算的三输入同或操作代替了传统双层顺序计算方式，并将所有的双层卷积操作都使用查找表方式完成计算，提高硬件资源利用率。本发明提供压缩方法是一种融合全精度高效神经网络技巧和查找表计算方式的算法硬件协同压缩方案，在结构上有较好的压缩效果，在硬件上也减少了逻辑资源消耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 查找 计算 双层 神经网络 压缩 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于查找表计算的双层同或二值神经网络压缩方法，其特征在于：所述压缩方法由双层卷积结构完成，其算法包括以下步骤：首先，将输入特征图经过非线性激活、批归一化和二值激活后，分组进行不同卷积核尺寸的第一层卷积操作得到第一层输出结果；然后，对第一层输出结果采用1×1大小的第二层卷积操作得到输出特征图。
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